Kuinka luoda ja optimoida mukautettuja GPU-kerneliä CuPyn avulla

CuPy on tehokas työkalu, joka tuo NumPy:n perustoiminnot GPU:lle, mutta siinä on myös erikoisempia toimintoja, joita voidaan käyttää monimutkaisemmissa tieteellisissä ja insinööritieteellisiin ongelmissa. Näitä ovat esimerkiksi mukautetut universal-funktiot ja raakakernelit, jotka antavat mahdollisuuden kirjoittaa ja optimoida omia laskentatehtäviä suoraan GPU:lle ilman, että koodia tarvitsee siirtää takaisin CPU:lle.

Esimerkiksi, jos tarvitsemme yksinkertaisen, mutta tärkeän ei-lineaarisen toiminnon, kuten "leaky ReLU":n, joka on yleisesti käytetty muunnos koneoppimisessa, voimme kirjoittaa tämän mukautetun funktion CuPyn ElementwiseKernel-rajapinnan avulla. Tämä on yksinkertainen esimerkki siitä, kuinka voimme kirjoittaa mukautettuja funktioita ja suorittaa niitä GPU:lla.

python
Copy code
import cupy as cp

leaky_relu = cp.ElementwiseKernel(
    'float32 x, float32 slope',  # Syöteargumentit
    'float32 y',                 # Tulostusargumentti
    'y = x > 0 ? x : slope * x;',# C-syntaksilla kirjoitettu operaatio
    'leaky_relu'                 # Nimi
)

Tällöin leaky_relu on täysin toimiva universaali funktio (ufunc), joka voidaan käyttää kuten mikä tahansa perustoiminto, kuten np.sin tai np.add. Tätä voidaan helposti laajentaa eri syötteiden, kuten 2D-taulukoiden tai jopa 3D-tensorien käsittelyyn, joissa voidaan yhdistää monimutkaisempia muunnoksia suoraan GPU:lla ilman koodin siirtämistä CPU:lle.

python
Copy code
raw_kernel_code = r'''
extern "C" __global__ void piecewise_scale(const float* x, float* y, int n) {
    int idx = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (idx < n) {
        float val = x[idx];
        if (val < 0)
            y[idx] = val * 0.5f;
        else if (val < 1)
            y[idx] = val * 2.0f;
        else
            y[idx] = val * 0.1f;
    }
}
'''
mod = cp.RawModule(code=raw_kernel_code)
piecewise_scale = mod.get_function('piecewise_scale')

Kun nämä mukautetut kernelit on määritelty, niitä voidaan käyttää samoin kuin valmiita funktioita CuPyn sisällä. Ne tukevat laajennettua aritmeettista ja loogista käsittelyä, ja koska ne toimivat suoraan GPU-muistissa, ne ovat poikkeuksellisen tehokkaita suurissa laskentatehtävissä. Esimerkiksi, jos yhdistämme mukautetun funktion perusoperaatioihin, kuten vektorisointiin tai skaalaukseen, saamme mahdollisuuden käsitellä erittäin suuria tietomääriä ilman, että tarvitsemme manuaalisia silmukoita tai muistinhallintaa.

Yksi tärkeimmistä asioista, joita CuPyn käytössä on huomioitava, on sen kyky hallita ja laajentaa laskentatehtäviä suuremmiksi kokonaisuuksiksi ilman, että joudumme siirtämään dataa CPU:n ja GPU:n välillä jatkuvasti. Tämä mahdollistaa datan käsittelyn jatkuvasti GPU:lla, mikä taas parantaa suorituskykyä huomattavasti. Jos haluamme tehokasta suurten datamäärien käsittelyä, on myös tärkeää ottaa huomioon CuPyn mahdollisuudet hallita muistin käyttöä ja optimoida sen käyttöä.

CuPyn toinen suuri etu on sen laaja tuki useille eri indeksointimenetelmille, jotka yhdessä broadcasting-ominaisuuden kanssa tekevät monimutkaisista operaatioista suoraviivaisia. Esimerkiksi, voimme yhdistää 2D-taulukon ja 1D-vektorin, jolloin vektori laajenee automaattisesti ja lisätään jokaiseen taulukon riviin ilman, että koodissa tarvitaan ylimääräisiä silmukoita.

python
Copy code
import cupy as cp
matrix = cp.random.rand(512, 128).astype(cp.float32)
vector = cp.linspace(1, 2, 128, dtype=cp.float32)
result = matrix + vector  # Vektori lisätään jokaiselle riville

Muistettavaa on, että vaikka CuPy tukee monia NumPy:n toimintoja, sen täysi potentiaali tulee esiin silloin, kun hyödynnetään sen GPU-kiihdytettyjä laskentatehtäviä ja kirjoitetaan mukautettuja kerneliä, jotka räätälöidään tarkasti oman sovelluksen tarpeiden mukaan. Tämä lähestymistapa takaa, että koodimme on optimoitua ja skaalautuvaa ilman, että suorituskykyä tarvitsee tinkiä tai manuaalisesti hallita muistia.

Miksi cuBLAS on tehokkain työkalu tiheiden matriisioperaatioiden suorittamiseen GPU:lla?

CuBLAS (CUDA Basic Linear Algebra Subroutines) on NVIDIAn tarjoama kirjasto, joka on optimoitu GPU-kiihdytettyihin lineaarialgebran operaatioihin. Se tarjoaa erinomaisen suorituskyvyn erityisesti suurten matriisien laskelmissa, kuten matriisikertolaskuissa ja vektori-matriisioperaatioissa. CuBLASin avulla voidaan saavuttaa huomattavia parannuksia laskentatehossa verrattuna perinteisiin, CPU-pohjaisiin kirjastoihin. Tässä käsitellään muutamia keskeisiä esimerkkejä siitä, kuinka cuBLAS voi parantaa suorituskykyä sekä vertaillaan sen käyttöä manuaalisten GPU-ytimien ja muiden ratkaisujen kanssa.

Ensimmäinen tärkeä operaatio, joka voidaan suorittaa cuBLASilla, on vektoreiden yhteenlasku. Tämä yksinkertainen operaatio, jossa kaksi vektoria lisätään elementtitasolla, voidaan suorittaa erittäin nopeasti käyttämällä cuBLASin optimoituja aliohjelmia. Kun kaksi vektoria a ja b lisätään yhdessä, cuBLASin sisällä tapahtuva optimointi hyödyntää GPU:n rinnakkaisuuskykyjä ja muistin tehokasta hallintaa, mikä tekee laskelmasta huomattavasti nopeamman verrattuna perinteisiin CPU-pohjaisiin ratkaisuihin. Tällöin lasketaan sekä suoritusaika että tarkastellaan nopeusparannuksia.

Toinen merkittävä operaatio on pistetulo (dot product). Tämä operaatio on keskeinen monessa tieteellisessä laskennassa ja koneoppimisessa, ja se voidaan myös suorittaa cuBLASin avulla erittäin tehokkaasti. Jos verrataan cuBLASin suoritusaikaa manuaalisiin GPU-ytimiin, joissa kirjoitetaan yksinkertainen matriisin kertolasku, cuBLAS osoittautuu ylivoimaiseksi. Yksinkertaisessa manuaalisessa ytimen toteutuksessa laskenta voi olla jopa 5–10 kertaa hitaampaa kuin cuBLASin vastaavassa suorituksessa.

Matriisien kertolasku, eli GEMM (General Matrix Multiply), on yksi cuBLASin tehokkaimmista toiminnoista. Kun lasketaan suuria tiheitä matriiseja, kuten A (M×K) ja B (K×N_), cuBLAS käyttää erityisiä optimointeja, kuten muistihierarkian tehokasta hallintaa ja rinnakkaista suoritusta, saavuttaen huomattavasti paremman suorituskyvyn kuin manuaaliset ratkaisut. Tämän kaltaisessa laskennassa cuBLAS pystyy suorittamaan suuria matriisikertolaskuja huomattavasti nopeammin kuin yksinkertaisesti kirjoitetut GPU-ytimet.

Esimerkki manuaalisesta matriisin kertolasku-ytimestä antaa myös hyvän vertailukohdan. Kirjoitettaessa yksinkertainen GPU-ydin matriisin kertolaskuun, kuten matmul_kernel yllä olevassa esimerkissä, voi suorituskyky olla riittävä pienille matriiseille, mutta suurilla matriiseilla suorituskyvyn ero on huomattava. CuBLAS käyttää erikoistuneita optimointeja, kuten tilavuus ja muistihierarkia, jotka tekevät siitä erittäin tehokkaan. Tällöin voidaan havaita, että cuBLASin käytön myötä matriisin kertolaskujen suorituskyky paranee merkittävästi, ja samalla saadaan laskelmista tarkempia.

Erityisesti silloin, kun käsitellään suuria matriiseja ja vektoreita, cuBLASin käyttäminen on lähes aina suositeltavaa. Se ei ainoastaan paranna suorituskykyä, vaan myös vakauttaa laskelmia, mikä on kriittistä monissa tieteellisissä ja koneoppimissovelluksissa. Vaikka PyCUDA on hyödyllinen työkalu, cuBLASin käyttämisen avulla voidaan saavuttaa paremmin optimoitu suorituskyky ilman, että tarvitaan syvällistä ymmärrystä GPU-ytimen kirjoittamisesta tai optimoinnista.

Kun puhutaan batched GEMM:stä, eli useiden matriisikertolaskujen suorittamisesta rinnakkain, cuBLAS tarjoaa merkittävän suorituskykyparannuksen verrattuna yksittäisten matriisien käsittelyyn. Esimerkiksi kun halutaan suorittaa 1000 matriisin kertolaskua, cuBLAS pystyy käsittelemään kaikki nämä laskut rinnakkain, hyödyntäen GPU:n täyden kapasiteetin. Tämä mahdollistaa huomattavasti nopeammat laskelmat ja on erityisen hyödyllinen monissa sovelluksissa, kuten neuroverkkojen pienissä erissä tehtävissä päättelyissä ja 3D-grafiikoissa.

Näin ollen, jos halutaan optimoida suurten datamäärien käsittelyä GPU:lla, cuBLAS on usein paras valinta. Sen käyttäminen tekee laskentaprosesseista huomattavasti nopeampia ja vähemmän virhealtteita, jolloin tieteelliset ja koneoppimisprojektit voivat kehittyä huomattavasti tehokkaammin.

Kuinka optimoin CUDA-koodia: Käyttäjän ja GPU:n yhteistyö

Ensinnäkin on tärkeää huomioida, että suoritusaika voi vaihdella huomattavasti riippuen siitä, kuinka hyvin käynnistyskonfiguraatio vastaa GPU:n SM-arkkitehtuuria. Käyttäessämme Pythonia, kuten CuPy- tai PyCUDA-kirjastoja, voimme helposti tarkistaa laitteistomme ominaisuudet, kuten SM-määrän ja säikeiden maksimimäärän per SM. Tämä tieto auttaa säilyttämään optimaalisen tasapainon säikeiden määrässä, jotta vältämme liialliset rekisterien ja jaetun muistin käytön, mikä voisi heikentää suorituskykyä. Liian pienet säikeet saattavat jättää GPU:n osittain käyttämättömäksi, kun taas liian suuret säikeet saattavat aiheuttaa resursseihin liittyviä ongelmia, mikä voi laskea GPU:n käyttöastetta.

Toinen tärkeä elementti on muistinhallinta ja muistinkohdistus (memory coalescing), jossa säikeet lukevat peräkkäisistä muistiosoitteista parantaen tiedonsiirtonopeutta. Näiden perusperiaatteiden hallitseminen mahdollistaa jopa yksinkertaisten operaatioiden, kuten vektorin yhteenlaskun tai histogrammin laskemisen, suorituskyvyn huomattavan parantamisen verrattuna yksinkertaisiin implementaatioihin. Täsmällisesti optimoidut kernelit voivat tuottaa suorituskykyparannuksia useita kertaluokkia.

CUDA:ssa rinnakkaisprosessointi on järjestetty kahdella tasolla: ruudukot (grids) ja lohkot (blocks). Kun käynnistämme kernelin, määrittelemme kuinka monta lohkoa ja kuinka monta säiettä kuhunkin lohkoon mahtuu. Tämä rakenne mahdollistaa suuren tietomäärän käsittelyn, kuten 1D, 2D tai jopa 3D-taulukot, jossa jokainen säie käsittelee oman osansa datasta. Tiettyjen lohkojen ja säikeiden määrän määrittäminen on tärkeää optimoinnin kannalta, sillä se vaikuttaa suoraan GPU:n tehokkuuteen.

Esimerkiksi käsitellessämme 1D-taulukkoa, kuten miljoonan alkion vektoria, meidän täytyy määrittää kuinka monta säiettä mahtuu yhteen lohkoon ja kuinka monta lohkoa tarvitaan koko datan käsittelemiseksi. Pythonin ja CuPy-kirjaston avulla voidaan käynnistää yksinkertainen kernel, joka suorittaa laskutoimituksia lohkojen ja säikeiden yhteistyön avulla. Samalla täytyy huolehtia siitä, että saamme yksilölliset indeksit jokaiselle säikeelle koko ruudukossa, ja että reunaehdot (boundary checks) huomioidaan, jotta ei kirjoiteta taulukon ulkopuolelle.

Kun käsittelemme 2D-taulukkoa, kuten kuvaa tai matriisia, täytyy säikeet kartoittaa kahteen ulottuvuuteen. Tässä tapauksessa täytyy laskea sekä rivin että sarakkeen indeksi, ja varmistaa, ettei yritetä käsitellä taulukon ulkopuolisia arvoja. Tämä malli voidaan laajentaa myös 3D-datan käsittelyyn, kuten tilavuuskuviin tai simulaatioverkoihin, jolloin lohkojen ja ruudukon määrittämiseen käytetään kolmea ulottuvuutta.

Kun alamme käyttää mukautettuja kerneliä eri muotoisten datojen käsittelyyn, saamme käyttöömme joustavan ja tehokkaan tavan käsitellä suuria tietomääriä. CUDA:n avulla voimme hyödyntää suorituskyvyn täyden potentiaalin yksinkertaisista laskelmista aina monimutkaisempien datarakenteiden käsittelyyn. On tärkeää muistaa, että optimoimalla jokaisen kernelin ja käynnistysparametrin avulla voidaan saavuttaa merkittäviä parannuksia suorituskyvyssä, ja useimmissa GPU-sovelluksissa nämä perusmallit toistuvat.

Jos haluamme todella ymmärtää GPU:n tehokkaan käytön, meidän täytyy tehdä jatkuvia optimointeja ja arviointeja koodimme toiminnasta. Tämä ei ole vain tekninen askel, vaan se on jatkuva prosessi, jossa kehitämme kykyämme valita oikeat käynnistysparametrit ja käyttää laitteiston resursseja mahdollisimman tehokkaasti. Tavoitteena on aina maksimoida suorituskyky ilman, että resurssit kuluvat liikaa, ja pysyä niin sanotussa "makean paikan" alueella, jossa GPU on täysimääräisesti käytössä.

Miten hallita laitteistoon liittyviä haasteita CUDA-ohjelmoinnissa ja optimoida PyCUDA:n käyttö?

Kun kirjoitetaan CUDA-ohjelmointia PyCUDA:n avulla, on tärkeää ymmärtää, miten GPU:n ja hostin välinen vuorovaikutus toimii ja miten laitteistovaatimukset vaikuttavat ohjelman toimintaan. PyCUDA on tehokas työkalu, joka yhdistää Pythonin joustavuuden ja CUDA:n laskentatehon, mutta se edellyttää huolellista laitteistotiedon hallintaa ja optimointia. Ensimmäinen askel onnistuneessa CUDA-ohjelmoinnissa on laitteiston yhteensopivuuden tarkistaminen.

Laitteistovaatimusten validointi

CUDA-ohjelmointi edellyttää, että GPU tukee tarvittavia laskentaominaisuuksia. Näitä ominaisuuksia määritellään niin sanotun laskentatehon (compute capability) avulla, joka kertoo, minkä sukupolven CUDA-ominaisuuksia GPU tukee. Esimerkiksi versio 6.x vastaa "Pascal" -arkkitehtuuria, 7.x "Volta" -arkkitehtuuria, ja 8.x "Turing" -arkkitehtuuria. Yleisesti ottaen, mitä korkeampi laskentateho, sitä enemmän tukea löytyy uusille ohjeille, suuremmalle jaettua muistille sekä uusille kiihdytystoiminnoille.

Monet nykyaikaiset CUDA-kirjastot, kuten CuPy ja PyCUDA, vaativat vähintään laskentatehon 6.0. Jos GPU:si tukee laskentatehoa 7.5 tai 8.6, se on yhteensopiva lähes kaikkien uusimpien CUDA-kirjastojen ja syväoppimiskehyksien kanssa. Jos taas laskentateho on matalampi, esimerkiksi 3.x tai sitä alhaisempi, kaikki ominaisuudet eivät välttämättä ole käytettävissä, jolloin voi olla tarpeen joko rajoittaa käytettävien kirjastojen valikoimaa tai päivittää laitteisto.

Laitteistotietojen tarkastelu PyCUDA:ssa

PyCUDA tarjoaa yksinkertaisen tavan tarkistaa GPU:n ominaisuuksia ja laitteistotietoja suoraan Pythonin kautta. Esimerkiksi seuraava koodirivi näyttää GPU:n nimen, laskentatehon ja globaalin muistin määrän:

python
Copy code
import pycuda.driver as drv
import pycuda.autoinit
device = drv.Device(0)
print("Device Name:", device.name())
print("Compute Capability:", f" {device.compute_capability()[0]}. {device.compute_capability()[1]}")

print("Total Global Memory (MB):", device.total_memory() // (1024 * 1024))

Tämä antaa kaikki tarvittavat tiedot siitä, mitä laitteisto pystyy tukemaan. On erittäin suositeltavaa tarkistaa laitteistotiedot aina ennen koodin ajamista uudella laitteella, GPU:lla tai ajuriversiolla. Tämä varmistaa yhteensopivuuden ja optimoi koodin toiminnan laitteiston mukaan.

Custom CUDA-koodin toteuttaminen PyCUDA:ssa

Esimerkki yksinkertaisesta vektorilaskennasta CUDA C -koodin avulla:

python
Copy code
from pycuda.compiler import SourceModule
kernel_code = """
__global__ void add_arrays(float *a, float *b, float *c, int n) {
    int idx = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
    if (idx < n)
    {
        c[idx] = a[idx] + b[idx];
    }
}
"""
mod = SourceModule(kernel_code)
add_arrays = mod.get_function("add_arrays")

Tässä esimerkissä luodaan yksinkertainen CUDA-kernel, joka lisää kahta vektoria elementtikohtaisesti. Tällöin voi helposti muuttaa laskutoimitusta tai lisätä uusia operaatioita koodiin ilman suuria muutoksia.

python
Copy code
threads_per_block = 4
blocks_per_grid = (N + threads_per_block - 1) // threads_per_block

Tämän jälkeen suoritetaan kernel seuraavalla komennolla, joka hoitaa laskentatehtävän GPU:lla:

python
Copy code
add_arrays(a_device, b_device, c_device, np.int32(N), block=(threads_per_block, 1, 1), grid=(blocks_per_grid, 1))

Laskennan jälkeen tulos siirretään takaisin hostille ja tarkastetaan virheiden varalta:

python
Copy code
c_host = c_device.get()
print("Result Array C:", c_host)
expected = a_host + b_host
if np.allclose(c_host, expected):
    print("Result matches CPU computation.")
else:
    print("Mismatch found!")

Virtuaaliympäristöt ja niiden merkitys

Conda on suosittu työkalu virtuaaliympäristöjen hallintaan, ja se tarjoaa erinomaisen tuen GPU-kirjastoille. Se mahdollistaa erillisten ympäristöjen luomisen ja hallinnan, joissa voi asentaa juuri ne kirjastoversiot, joita projekti vaatii. Esimerkiksi CUDA:lle optimoidut kirjastot, kuten CuPy ja PyCUDA, asennetaan Condan avulla helposti:

bash
Copy code
conda install -c conda-forge cupy pycuda

Virtuaaliympäristöjen avulla voidaan myös kokeilla uusia kirjastoja ja versioita ilman pelkoa, että ne rikkoisivat muiden projektien riippuvuuksia.

Tärkeää on ymmärtää, että laitteiston tarkistaminen, virtuaaliympäristöjen käyttö ja PyCUDA:n tehokas hyödyntäminen ovat avainasemassa, kun kehitetään luotettavaa ja tehokasta GPU-ohjelmointia Pythonin avulla. PyCUDA tarjoaa joustavan välineen suoran CUDA-koodin upottamiseen Python-skripteihin, mutta se vaatii myös tarkkaa laitteistohallintaa ja virheiden varhaista havaitsemista.